This thesis examines the effect of the trading volume on implied volatility and GARCH volatility in stock price volatility. It seeks to learn something about this issue by investigating empirically the role of trading volume in predicting the relative informativeness of volatility forecasts produced by GARCH models versus the volatility forecasts derived from option prices. Additionally, this study aims to improve volatility forecasts produced by GARCH and option models and combinations of the models. In this thesis, daily and monthly data about KOSPI200 Index, trading volume and at-the-money option price from January 1999 to August 2004 are employed.
This study finds that implied volatility is always more important than GARCH volatility whether or not trading volume is considered. But, if volume was high during period t-1 relative to the recent past, then the weight difference between option-implied volatility and GARCH volatility is increased. This result can be clearly found through the monthly data. This result is ascribed to the GARCH volatility's low informativeness in low volume states. In addition, there is a cotemporaneous relation between trading volume and realized volatility.
본 논문은 주가 변동성 예측에 있어서 내재변동성과 GARCH 변동성에 대한 거래량의 영향을 살펴보고자 한다. 즉 GARCH 모형에 의해 산출된 변동성 예측치의 상대적인 정보력을 옵션가격에 의하여 산출된 내재변동성 예측치와 실증적으로 비교하고자 하는 것이다. 또한 본 논문은 GARCH 모형과 옵션모형 그리고 이들의 결합모형에 의해 산출된 변동성의 예측치를 개선시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문의 실증분석에는 1999년 1월부터 2004년 8월까지의 KOSPI200 주가지수 및 거래량 그리고 등가격 옵션가격이 이용되었다. 본 연구를 통해서 거래량에 관계없이 GARCH 변동성보다 내재변동성이 중요하다는 것을 알아냈다. 특히 전기의 거래량이 과거와 비교하여 많은 경우에는 내재변동성과 GARCH 변동성의 가중치의 차이가 확대되었다. 이러한 결과는 특히 월자료를 통해서 나타났는데 거래량이 적은 상태에서 GARC 변동성의 정보력이 낮아진 데 기인하였다. 추가적으로 실현변동성과 거래량 사이에는 동시적인 관계가 있음을 밝혀냈다.
